大数据工程师报考难度

每个专业都有自己的特点，难与不难取决于自己，难于不难就是小马过河的故事。大数据专业的前景无疑事很棒的，大数据时代在国内才刚刚开始起步，很多企业并没有开始进入数字化模式，但是今年与去年相比，企业数字化转型的速度已经提高了很多，相信很快全国企业都会迈入数字化，那么大数据人才的供不应求就会显现出来，21世纪初进入互联网时代一样，早期的互联网从业者没有差的。关于就业方向，如果你是想成为一个程序员，那就往大数据开发方向走，如果你不想提前谢顶，想要往管理层走，那就往数据分析方向发展。一个是注重技术，一个是注重思维，看你个人选择。如果往数据分析方向发展，千万记住不能死学知识，企业需要的数据分析师是能通过数据帮助企业解决实际问题的人，所以项目经验非常重要，要通过各种途径去提升自己的项目经验，而不是死报课本不放，可以多与相关从业人员沟通，或者去参加一些职业培训，或者去实习，但是一般实习都接触不到项目精髓，除非你的关系很硬，能把你安排进项目组里成为核心成员。

不难，不过很大程度上还是得取决于你对IT行业的热爱，我一开始工作的时候纯粹是做Java开发，和大多数Java猿一样天天搞增删改查，但是有段时间公司要摸索大数据，然后领导就让我顶上了。刚开始什么Hadoop，Kafka等等是各种不懂，只会写hive，毕竟我有SQL基础。再后来发现hive实现一些东西很麻烦，就开始学习spark。后来又觉得学得很零零碎碎，就干脆在慕课网找了一套大数据开发的课程，细读慕课网上的教辅资料，重复看老师录制好的视频，每次都有不同的体会，我就这样不断深入学习Hadoop、Spark、Flink等等大数据开发工程师要具备的技能，现在也是能够达到中级大数据开发岗位能力标准了。

大数据开发还是比较难学的。在大学中这个专业。需要非常多的课程去学习。比如说数据库，数据挖掘，计算机组成原理等。

不难学的，大数据开发是大数据职业发展方向之一，另外一个方向是大数据分析。从工作内容上来说，大数据开发主要是负责大数据挖掘，大数据清洗处理，大数据建模等工作，主要是负责大规模数据的处理和应用，工作主要以开发为主，与大数据可视化分析工程师相互配合，从数据中挖掘出价值，为企业业务发展提供支持。

说实话是难的

大数据领域三个较为常见的发展方向：大数据分析、大数据开发、大数据科研

这个三个方向的难度是递增的，大数据开发排第二，是较难的。

大数据开发需要学习的课程：

阶段一：JavaSE开发

阶段二：JavaEE开发

阶段三：并发编程实战开发

阶段四：Linux精讲

阶段五：Hadoop生态体系

阶段六：Python实战开发

阶段七：Storm实时开发

阶段八：Spark生态体系

阶段九：ElasticSearch

阶段十：Docker容器引擎

阶段十一：机器学习

阶段十二：超大集群调优

阶段十三：大数据项目实战

总结下上面的课程内容，大数据开发需要学java、linxu、数据库、hadoop、spark、storm、python、ElasticSearch、Docker等知识。

大数据开发学出之后能从事的工作

2.数据挖掘工程师

3.大数据科学家

4.首席数据官（CDO）

研发

6.大数据信息架构开发

大数据从事的是开源工作，更倾向于“研发”，能够重新激起程序员研发程序的热情，职业生涯有了新的追求，这意味着大数据会成为值得程序员长期奋斗不断突破的工作；其次，由于大数据属新兴领域，专业人才比较缺乏，高端人才更是企业争抢的对象，薪资上升容易，职业发展潜力巨大。二、大数据人才薪资如何？做技术编程也是不错的，不过目前大数据是个趋势，稍微有实力点的企业都在上大数据项目，而Hadoop本身又是编程开发的，再加上Hadoop工程师普遍比纯技术编程开发要高30%以上，所以有很多搞技术编程的都在往hadoop大数据方向转。做技术编程的人已经比较多了，很多人工作4~5年月薪也难上2万，能上万的更是寥寥。但Hadoop很多人只1年经验就拿2万以上了。所以很多现在待遇还不错的人也在学大数据，主要也是考虑未来发展天花板的问题。大数据工程师的工作难度大吗?首先我们先了解一下大数据工程师们需要处理哪些工作，根据工作内容，大家就能够在心中有个基本的概念。在工作岗位上，大数据工程师需要分析优化系统，解决系统运行中的稳定性问题;负责大数据基础设施框架的维护及二次开发，如kafka、flink、hbase等，负责进行数据采集、处理、分析、统计、挖掘工作等等。大数据工程师的工作累吗?除开以上工作之外，大数据工程师还需要负责数据仓库、数据集市建设，通过离线、实时方式接入各数据源数据;根据业务需求对数据、清洗、处理、计算，建模等工作，负责 即时查询工具、固定报表、运营数据产品、Dashboard等产品的设计、研发及应用等等。